AI组新手入门教程-逐飞科技V1.1.pdf

新手入门教程涉及的主要知识点包括操作系统、Python安装、PyCharm集成开发环境的配置、Python包的安装以及机器学习模型的训练和应用。 1. 操作系统版本确认：教程要求操作系统必须是Windows 7或更高版本，并且是64位系统。这是因为许多软件和工具包在32位系统上可能无法正常使用或性能受限。推荐使用Windows 10 64位版本，因为它是最新的操作系统，具有更好的兼容性和安全性。 2. Python安装：Python是目前最流行的编程语言之一，尤其在数据科学、人工智能领域应用广泛。教程中提到了如何安装Python环境，包括选择安装目录、勾选将Python添加到系统环境变量PATH中。正确安装Python后，用户可以运行Python脚本和使用Python的各种库和框架。 3. PyCharm安装：PyCharm是由JetBrains开发的一款功能强大的Python IDE。安装PyCharm时，同样需要指定安装目录，并且需要选择添加64位启动器到PATH中，以便可以从命令行启动PyCharm。PyCharm提供了代码高亮、代码自动完成、项目管理、调试等功能，极大地方便了Python开发工作。 4. pip安装源更换：pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python包。默认的pip源有时候会比较慢，特别是在国内，因此可以通过更换为国内镜像源（如清华大学的镜像源）来加速下载过程。 5. 安装相关的包：教程中提到了安装scikit-learn、numpy、tensorflow、keras和matplotlib等几个重要的Python库。这些库是机器学习和数据科学中经常使用的工具，分别用于数据处理、数值计算、深度学习、深度学习的高级封装和数据可视化。 6. 初次尝试模型训练：这部分是关于如何开始构建和训练自己的第一个机器学习模型。包括制作训练数据文件、模型部署、模型性能测试等步骤。对于新手来说，这部分可以让他们理解机器学习模型训练的基本流程，比如数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估和模型部署。 7. 训练自己的模型：这涉及到从零开始构建一个机器学习模型。需要进行前期准备，包括安装必要的工具和配置环境。接着，需要学习数据格式说明、数据采集测试等，这是为了确保能够正确地将收集到的原始数据转化为模型可以理解的格式。然后是模型训练环节，这一步是将数据输入模型中，让模型通过算法自我学习。将训练好的模型应用到实际场景中去。 整个教程按照一个清晰的流程去引导初学者从零开始学习如何安装必要的软件、配置环境、安装和使用Python包、训练和应用机器学习模型。这是AI领域入门的典型学习路径，适用于对智能车AI组感兴趣的初学者。